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题名/责任者:

AI可解释性:Python语言版/(意) 列奥尼达·詹法纳, 安东尼奥·迪·塞科著 郭涛译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-302-60569-0/CNY59.80

载体形态项:

228页:图;21cm

统一题名:

Explainable AI with python

个人责任者:

詹法纳 (Gianfagna, Leonida) 著

个人责任者:

塞科 (Cecco, Antonio Di) 著

个人次要责任者:

郭涛 译

学科主题:

人工智能

中图法分类号:

TP18

出版发行附注:

本书中文简体字翻译版由德国施普林格公司授权清华大学出版社在中华人民共和国境内独家出版发行

相关题名附注:

英文题名原文取自封面

责任者附注:

列奥尼达·詹法纳, 博士, 是一位理论物理学家, 目前在网络安全领域工作。安东尼奥·迪·塞科, 是一位理论物理学家, 拥有强大的数学背景。郭涛, 主要从事模式识别与人工智能、智能机器人、软件工程、地理人工智能和时空大数据挖掘与分析等前沿交叉技术的研究。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

木书将试图构建XAI的方法论体系, 形成一组工具和方法, 从而解释ML模型产生的复杂结果, 帮助人们理解ML模型, 使用不可知论、依赖模型的方法和内在可解释性, 全局可解释性和局部可解释性等方法对人工智能模型建立方法论, 来回答AI的“是什么”、“怎么做”和“为什么”的问题, 本书是纯粹的技术书籍, 技术准确, 具有科学性, 先进性, 对提高读者的技术水平大有好处。

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